Convertlab PECHub隐私增强计算平台_数据连接平台_跨平台用户画像标签分析-云巴巴

Convertlab PECHub隐私增强计算平台

Convertlab PECHub隐私增强计算平台，信通院认证的隐私加密技术，辅以CPM客户隐私授权管理，保障有客户授权的前提下，通过加密技术进行数据连接，安心使用数据。沉淀多年业务积累，各个场景数据+模型开箱即用，支持洞察结果与CDP、MA、投放产品无缝对接，将完整营销过程缩短到分钟小时级别。

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行业挑战：数据标签应用，正在面临价值性与安全性的双重瓶颈 icon

价值标签日渐缺乏

客户转化路径闭环数据欠缺，变化无从得知，怎么办？

客户全方位数据获取方式难度大，更新效率低，怎么办？

无法迅速了解客户消费场景中最佳有效营销时机，怎么办？

数据安全难以保障

如何选择适合业务的数据源合作？

如何确保数据传输安全问题？

如何在业务设计路径中验证数据带来的增值能力？

机遇观察：隐私计算，将标签应用价值带入3.0时代 icon

1.0CDP+MA—方数据

私域标签画像沉淀

卡片式消费者档案管理，通过营销标签精细化获取，适用于私域存量，个性化营销。数据标签，拥有权和使用权（用户授权后）。

2.0 —方数据+媒体标签

产出统计级用户画像

媒体生态群体用户使用，根据媒体生态等标签规则生成，适用于公域群体，数据标签，仅使用权（用户授权后）。

3.0隐私计算（一、三方标签融合)

产出个体级用户画像

三方数据生态用户标签安全流通和连接，根据不同数据源合规获取特征（支付、SDK、运营商、航旅等）进行规则或模型判定标签逻辑。适用于公私域存量，精准营销和个性化营销，可沉淀为数据资产。数据标签/模型，部分拥有权和使用权（用户授权后）。

机遇观察：隐私计算，让数据的流通和交互更安全 icon

第一代人群包

通过数据交易平台对数据所有权进行交易。由于数据所有权相关法律法规不明晰，该模式有较高的数据安全风险，较难保护数据所有者利益，易导致涉及用户隐私的信息暴露以及数据被使用方二次利用甚至滥用。

第二代 API

将加工挖理完的单方结果数据以API形式输出。通过程序对元数据进行隔离，在用户发出数据使用请求后,由程序从元数据中抽取、调用数据反馈给用户。在该模式下，按照数据分类沉淀的API接口日调用量可达到上亿次，可满足较广的服务覆盖范围；保护用户隐私信息以及降低二次利用可能性；降低数据价值融合的可行性。

第三代隐私计算

原始数据不出域、数据可用不可见。能够通过协议或算法使得数据计算服务在不泄漏原始数据的前提下充分挖掘数据价值。目前全流的隐私计算技术全要包括安全多方计算、联邦学习、可信硬件机密计算。

我们的解决方案：为您构建隐私增强计算平台PEC Hub，助您直击数据挑战 icon

PEC Hub的定位：开箱即用的数据连接平台，「业务型」隐私增强计算平台 icon

外部数据价值的安全连接器

安全：CPM客户授权+隐私加密技术双重保障：信通院认证的隐私加密技术，辅以CPM客户隐私授权管理，保障有客户授权的前提下，通过加密技术进行数据连接，安心使用数据。便捷：沉淀多年业务积累，各个场景数据+模型开箱即用，支持洞察结果与CDP、MA、投放产品无缝对接，将完整营销过程缩短到分钟小时级别。有效：严格的第三方数据准入标准，并对三方数据进行督查，保障数据的实时性、可用性。

PEC Hub的目标：助力您用数据价值驱动消费者运营 icon

建立「数据-决策-场景」一体化联动相互赋能的体系

——安全连接外部数据源价值

• 内部标签质量评估

• 引入外部数据，进行信息增强

• 建立“人-商品-店-品牌”的关系逻辑体系

——让数据算法代替人工拍脑袋

• 通过模型标签快速捕获目标用户

• 潜客模型、流失模型、留存模型、营销预测等

基于外部数据（力量）算法开发

• 算法决策沉淀为数据资产和模型Know-How

——全局规划+小场景切入

• 各业务场景设计策略

• 数据标签规则匹配逻辑策略，外部数据管理工具

PEC Hub的能力图谱概览 icon

PEC Hub的业务价值实现逻辑 icon

PEC Hub产品概览 icon

PEC Hub的底层技术能力矩阵 icon

数据能力：我们正在广泛联合不同类型的数据源，助力赋能不同场景应用 icon

数据能力：我们正在广泛联合不同类型的数据源，助力赋能不同场景应用 icon

数据能力：我们正在广泛联合不同类型的数据源，助力赋能不同场景应用 icon

技术能力：三类方式展开隐私增强计算，各有优势，适用不同业务诉求 icon

技术能力（一） | 隐私求交·PSI：标签增强，避免非识别数据泄露(保护补集) icon

技术能力（二） | 纵向联邦学习：丰富模型标签，提升数据价值 icon

技术能力（二） | 横向联邦学习：拉新扩量，提升广告效果 icon

技术能力（三） | 匿踪查询·PIR：标签增强，标签增强、保护一方数据 icon

实施步骤 | 隐私求交·PSI icon

场景：规则模型的个体级别标签增补，案例：增补个体级别用户“车险办理情况”标签，标签示例：“最近一年购买车险”。

实施步骤 | 联邦学习·FL icon

场景：联合定制模型，增补模型标签分，案例：增补个体级别用户“购车兴趣分”标签；标签示例：近期是否看车 (0/1)，购车兴趣模型分 (0～1)。

实施步骤 | 匿踪查询·PIR icon

场景：规则模型的个体级别多个标签增补，案例：增补个体级别多个用户标签。

在用户充分授权的基础上展开隐私增强计算，保障您的数据安全、合规 icon

数据安全合规整体授权链路

用户授权给品牌，品牌授权给Convertlab，Convertlab给数据公司出具授权，用户授权给数据公司(见左图)

• 品牌方需要拿到用户授权：说明将进行数据共享、用于哪些营销目的等

• 品牌方明示数据源供应商：品牌方正式启用Pec Hub后，把数据源等供应商写入隐私政策尤佳

• 用户不需要授权做隐私计算：因为隐私计算只是技术组件，同理用户不需要授权到kafka-技术组件做数据处理

PEC Hub可以为全链路营销场景提供数据赋能 icon

初步数据诊断与业务梳理
根据当前业务目标和标签

缺失情况进行梳理

用户圈群聚类分析
根据现有用户分群、及生命周期

关键行为组合进行聚类分析

联合多方数据进行特征学习
根据外部数据持续学习校准

提升转化预测能力

KPI跟踪与投放数据实时分析
基于投放账户展点销数据

实时进行账户优化

素材洞察与AB Test
挖掘竞对的素材CTR，CVR

分析行业素材数据

投放内容测试对照验证

不断输出正负样本优化模型

通过媒介偏好小程序快速调起
拓展优质开屏，信息流配置监测、埋点工作，回收设备号数据，可对设备号数据增强标签能力，迅速了解转化群体画像和媒介偏好

私域人洞察及投放人群策略输出
利用外部数据洞察群体特征，分析偏好，结合具体业务场景制定人群圈选规则，基于一方、外部数据定向人群

全链路ROI分析
前链路：Imp/Click/CTR，后链路：浏览、点击、加企微、留资、购买、CPL、ROI

会员深度运营
优化客户画像输出更细分人群，赋能会员流失召回场景、会员权益场景、会员消费偏好、会员线下特征等来精细化运营

PEC Hub可以为全链路营销场景提供数据赋能 icon

汽车行业用户全生命周期的场景，都可以被PEC Hub赋能 icon

汽车行业应用场景（一）：线索评级 - 初阶，对现有线索进行价值分层 icon

汽车行业应用场景（一）：线索评级 – 进阶，

通过模型矩阵，更多维度评判线索价值 icon

应用一:单维度定位

【场景】：1、定位刚需客户，减短跟进周期，快速成单，稳固现金流2、定位潜力客户，配置专属顾问，目标产生高额订单

应用二:单维度分层

【场景】：1、根据线索可能带来的收益，推荐不同价格档次的车型2、根据线索的需求紧急程度，选择不同的跟进和营销方式

应用三:多维度线索评级

【场景】：1、进行线索评级，综合评判线索的价值，定位高价值线索2、对线索进行四象限分组，分出最高价值线索、低成本中价值线索、潜力型中价值线索、用户池低价值线索3、查看不同类别用户画像，寻找不同类别用户共同点

汽车行业应用场景（二）：流失挽回 - 初阶，

定位流失目标用户，判断挽回必要性 icon

汽车行业应用场景（二）：流失挽回 – 进阶，

流失归因探查，制定有针对性的策略 icon

应用一:纵向单维流失挽回

【场景】：新车型开始售卖，对因车型不符合要求而战败的客户进行唤醒

应用二:纵向多维流失挽回

【场景】：某营销活动，需要以电话外呼的形式，邀约8位幸运客户到店，并且给予较大力度的价格优惠；定位因价格原因而战败且还未购买竞品的8名用户，缓解现金流压力

应用三:横向流失归因挽回

【场景】：确定每一个用户的具体战败原因，分主要战败原因和次要战败原因，个体级别打上战败原因标签给顾问进行战败挽回跟进，相同战败原因用户进行聚类画像，寻找同一战败原因的用户共同点

案例 | 某IP玩具类品牌：运用隐私技术驱动数据洞察，

让数据融合更安全、更透明 icon

项目挑战数据决策不足︰自有用户数据较少，缺少丰富的行业数据来支撑业务决策。用户洞察不足：不能及时捕捉消费者个性化需求并落地执行。数据合作方管理低效︰对多个不同类型的合作数据方缺少有效率的管理和使用。国内合规刚性要求∶国内对于数据安全合规的法律要求越来越严格。

项目成果数据驱动的消费者洞察与价值激活赋能精准营销：通过模型，识别目标客户、与运用策略结合，实现精准营销。驱动业务增长：通过多角度实时性数据，丰富业务场景，构建IP模型价值体系，展开模型化决策支持，快速连接用户，占领市场。安全融合数据源：通过隐私计算数据不出库，实现与外部数据源的安全融合，帮助一方CDP沉淀更多数据价值，留住消费者，深挖运营机会点。数据源加持价值变现：基于一方CDP数据，加持丰富数据源，通过持续动态的数据源优化，赋能营销策略，提升营销效率。

案例 | 某IP玩具类品牌：运用隐私技术驱动数据洞察，

让数据融合更安全、更透明 icon

PEC Hub提供的解决方案

看板BI集成模型可视化+平台监控预警

三方人群画像洞察，舆情热度分析，行业分析、APP分析

IP热度模型判断IP价值，寻找潜力IP

不同IP热度分析（竞对分析、本品在行业所处位置分析) ，不同商业模式热度分析（商业模式拓展、不同商业模式运营情况分析)，时间序列热度分析（发展趋势分析、目标产品潜力分析)

IP预测模型定位潜在目标用户，用于精准投放

新线索评分(部署模型接口服务，新线索使用三方特征预测兴趣分) ，联动营销(人群资源跨部门高效流通，交叉营销) ，潜在用户预估(三方全量人群预测，定位潜在目标用户，用于广告投放)

案例 | 某IP玩具类品牌：运用隐私技术驱动数据洞察，

让数据融合更安全、更透明 icon

案例 | 某IP玩具类品牌：运用隐私技术驱动数据洞察，

让数据融合更安全、更透明 icon

三方舆情洞察

监控&预警

实时监控公共平台上舆情情况，遇到负面舆论及时预警。1、支持平台：主流的媒体平台（微博、抖音、快手、微信公众号、小红书、今日头条、bilibili等）+ 行业定制平台（汽车之家等）2、支持查询周期：任意时间段的舆情查询 + 可实时监控3、支持情感分析：自动监测“负面”的舆情，第一时间邮件预警

文本挖掘

对私域和公域平台的舆情进行挖掘(精准分词/词云图/关联词/情感分析)1、精准分词：根据不同平台的舆情明细，将非结构化数据解析成一个个词语，便于统计和分析2、词云图/关联词：监控在讨论某主题时同时会一起讨论什么内容如：在讨论“奔驰”的时候往往也会提到“奥迪”3、情感分析：分析不同词语的感情，综合计算舆情的正负面

热度模型

建立舆情热度模型，监控不同品牌汽车的舆情热度。1、不同品牌对比：监控对比不同汽车品牌的舆情热度情况，在舆情热度层面进行竞品分析2、不同维度对比：监控对比品牌内不同方面的舆情讨论热度（如性能、舒适、维保、事故等）3、时间序列对比：监控不同品牌不同维度的舆情热度变化情况，预警突变+分析持续变化趋势

联合建模/异业合作：汽车上下游, 汽车 x 奢侈品的数据与流量合作 icon